인공지는 최적화 함수 비교

딥러닝 최적화 함수(Optimizer) 비교

최적화 함수란?
손실 함수(Loss)를 줄이기 위해 가중치(Weight)를 조정하는 알고리즘입니다. AI가 더 똑똑해지도록 도와주는 조정자 역할을 해요!

대표적인 최적화 함수 종류 + 실제 예시

1. SGD (확률적 경사 하강법)

설명: 데이터를 하나씩 보며 빠르게 업데이트함.

실제 예: 실시간으로 고객 클릭 정보를 반영하는 추천 시스템.

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

2. Momentum

설명: 이전 방향을 기억하며 가속도를 더함.

실제 예: 빠르게 반응해야 하는 게임 AI.

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

3. AdaGrad

설명: 변수마다 학습률을 다르게 적용함. 자주 업데이트된 파라미터는 적게 조정.

실제 예: 희귀 단어가 많은 자연어 처리(NLP).

optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=0.01)

4. RMSprop

설명: 최근 업데이트를 기준으로 학습률을 조정. 시계열에 적합.

실제 예: 주식/날씨 예측 같은 시계열 문제.

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.001)

5. Adam

설명: Momentum + RMSprop의 장점을 결합한 방식. 대부분의 상황에서 좋음.

실제 예: 이미지 분류, 자연어 처리, 번역, 챗봇 등 거의 모든 딥러닝 분야.

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

비교 요약표

최적화 함수	직관 설명	주요 사용처
SGD	빠르게 한 스텝씩 이동	실시간 학습, 기본 구조
Momentum	관성처럼 빠르게 진행	빠른 반응이 필요한 게임 AI
AdaGrad	희귀한 정보에 더 집중	자연어 처리 (희귀 단어)
RMSprop	최근 데이터 위주로 학습	시계열 예측 (RNN)
Adam	빠르고 안정적인 만능형	이미지/언어/대부분 딥러닝

PyTorch 코드 예시

import torch
import torch.nn as nn

model = nn.Linear(10, 1)  # 간단한 선형 회귀 모델
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

data = torch.randn(1, 10)
target = torch.tensor([1.0])

prediction = model(data)
loss_fn = nn.MSELoss()
loss = loss_fn(prediction, target)

optimizer.zero_grad()  # 기울기 초기화
loss.backward()        # 오차에 따라 기울기 계산
optimizer.step()       # 가중치 업데이트
  

요약:
대부분의 경우에는 Adam이 가장 많이 사용됩니다.
하지만 데이터 특성과 문제 유형에 따라 SGD, RMSprop, AdaGrad 등도 선택적으로 활용돼요.